关于产业地图可以分为不同的阶段与层次。包括芯片层级如上图所示,如果没有包括芯片,则按下面的模式进行划分不论 AIGC 产业如何发展 ,人工智能的分析、创作、决策能力都 依赖海量数据。因此决定不同机器间能力差异的就是数据的数量与质量。
1、数据查询与处理
通常来说数据库有两种模型 ,一种像湖泊 ,汇聚来自各地的水源 而不作区分;另一种像仓库,分门别类的存储数据。近几年在科技的 推动下 ,现代数据库一般都是两种模型的结合 ,兼具二者的易用性、规范性等特征,还为用户带来降本增效、省时省力等特点。
根据对其 中数据的查询与处理等时效性,涉及其中业务的公司可分为异步处理 型公司和实时处理型公司。
2、数据转换与编排
数据的处理主要涉及提取 ,加载和转换。根据海外市场研究企业 Grand View Research的数据,2021 年全球数据集成工具市场的规 模约 105 亿美元,在未来十年将以年复合增长率约 12%的速度增长。根据处理方式的区别,这种公司可以分为本地部署型公司和云端原生型公司。
3、数据标注与管理
不论哪种机器学习模型 ,都可以简化为“老师教学生知识” ,其 中对知识点等数据就需要标注与管理,从而进行监督,最终形成各种 不同的算法模型。根据 Grand View Research 的数据 ,2021 年全 球数据标注市场规模约为 16.7 亿美元 ,在未来十年将以年复合增长 率约 25%的速度增长。根据公司业务拓展程度的差异,这种公司可以分为基础型公司和扩张型公司。
4、数据治理与合规
在数字经济时代 ,数据是和土地、人力、资本一样举足轻重的生 产资料。因此就需要保证数据资产在管理时预先设置质量规范,在后 期的访问和调取时也要做到合法合规,因此这项服务也就成为各大企 业的必需品。根据海外市场研究企业 ReporterLinker 的数据 ,全球 数据治理市场规模约 18 亿美元,预计未来几年将以年复合增长率约 22%的速度增长.
根据服务交付模式,这种公司可以分为工具型公司和定制型公司。
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货